世界杯足彩奖金调剂吗？
谢邀 足彩竞猜游戏在亚洲和欧洲都已有相当长的发展历史，在国内也经历了10多年的试水，2009年5月国家体育总局体育彩票管理中心正式批准开发竞猜型足球彩票，并在部分地区进行试点销售工作。至今，竞猜足球已经在全国30多个省份上市销售，受到越来越多的球迷喜爱。 但近年来，竞猜足球市场却出现有盘可下、有彩可选的情况，部分大庄家通过控制赔率等手段将彩民的资金汇集到自己手中，小彩民则损失惨重，因此如何能准确判断赛事结果成为众多彩民朋友关注的热点。
从以往的竞猜经验来看，影响比赛结果的因素主要是两支球队的备战情况（包括伤病）、主客场形势、历史交锋记录等。而在大数据时代，我们通过对海量数据的分析和挖掘，或许能为广大彩民提供一种新的决策依据。 我们认为，数据挖掘方法可以应用于所有需要预测的领域。以本次世界杯为例，我们可以收集到与比赛相关的大量数据，并通过建立数学模型对这些数据进行预测。 在本文中，我们将介绍如何使用机器学习的方法来预测比赛的结果。使用机器学习方法，我们需要解决两个问题：首先是如何选择正确的特征（即与比赛结果有关的变量），其次是如何建立数学模型并对模型进行训练和测试。
一. 选择正确的特征 在本案例中，我们认为可能与比赛结果有关联的特征主要包括：两队的历史战绩、近十次交锋的成绩、近期的两场比赛成绩以及伤停报道等等。这些特征将用于训练模型并预测未知的数据（在本例中是比赛的结果）。
二. 建立数学模型 对上述特征进行量化是建立数学模型的重要一步。对于连续型的特征（如年龄、身高、体重等）需要先对其取对数再进行建模；而对于有序型的特征（如排名、积分、历史成绩等）可以直接引入模型中。
为了减少误差，我们采用了如下步骤来训练模型： （1）初始化参数：给定训练样本，计算各参数的估计值；
（2）前馈传递：根据估计的参数，向前传递数据，得到输出；
（3）误差计算：算出各输出单元的错误，作为优化的目标函数；
（4）参数寻优：根据目标函数，利用最优化算法（比如梯度下降法）寻找使参数达到最优的值；
5)迭代运算：重复(3)(4)步直到收敛。 经过反复的训练与测试，我们可以找到一组使得误差最小化的参数值，将这些参数返回给模型，就可以得到对未知数据的最佳预测。